A/B 测试计算器：样本大小 (Sample Size)

样本量取决于所需的置信水平、允许误差、总体大小和预期效应大小 (MDE)。效应越大所需的样本量越小，而效应越小则需要更大的样本量才能检测到。

置信水平（通常为 95%）表示您对结果的信心程度。允许误差是您的估计周围的不确定性范围。更高的置信水平或更小的允许误差需要更大的样本量。

采用保守方法 - 将两组以 50/50 的比例均分。

如果总体有限，请使用有限总体校正并尝试最大化覆盖范围。对于非常小的样本，请使用非参数分析方法并考虑降低统计功效。

如果选择的 MDE 过小，将需要巨大的样本量，这可能不切实际。如果选择的 MDE 过大，则可能会错过微小但重要的效应。最佳 MDE 应反映效应的业务或研究价值。

统计功效是检测到真实效应（如果存在）并避免第二类错误（假阴性）的概率。更高的功效（通常为 80% 或更高）需要更大的样本量，以确保您不会错过重要结果。

总体数据中的变异性（标准差）越大，为了达到相同的精度，所需的样本量就越大。这是因为更大的变异性使得获得总体平均值的准确估计更加困难。

对于比较研究，您需要一个样本量计算器，它考虑最小可检测效应（您认为重要的最小差异）和统计功效，以确保您的实验能够检测到这种差异。